有一定物理基础的核素浓度预测神经网络模型

发布时间：2017-06-03 13:07

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【摘要】：为解决突发核电事故后使用机理模型预测放射性液态流出物迁移扩散,需长时间迭代计算的不足,提出了一种新型混合神经网络模型,该模型耦合了描述液态流出物在受纳水体中迁移扩散的组分输运方程和神经网络模型,采用并行多种群混合进化粒子群算法计算神经网络权值与阈值.论文以湖北咸宁大畈核电站受纳水体富水水库为研究对象,对事故工况下长半衰期核素迁移扩散进行模拟预测,研究结果表明有一定物理基础的神经网络模型是一种有效、可行的预测模型,预测结果与机理模型的模拟输出拟合度较好,新模型较传统的黑箱神经网络模型以及基于单调型先验知识的神经网络模型具有更强的泛化性能改善能力.
【作者单位】： 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室;长江科学院水资源所;武汉大学经济与管理学院;
【关键词】： 水动力学 神经网络 先验知识 物理机理 核电事故
【基金】：国家自然科学基金面上项目(71171151)~~
【分类号】：TM623.8;TP183
【正文快照】： 1引言核电水资源安全是核能安全体系的重要组成部分,实时动态预测核事故发生后放射性液态流出物在受纳7JC体中的时空分布是制定核电水污染应急措施的基础.放射性液态流出物在受纳水体中的迁移扩散与浓度预测研究目前主要依赖由连续性方程、动量守恒方程和组分输运方程构成的机

【参考文献】

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